{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "62665940b44330dc",
   "metadata": {},
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "93ccf60fa27971e0",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 第一讲：课程介绍与Python基础\n",
    "\n",
    "## 一、课程介绍\n",
    "\n",
    "### 1. 课程概述\n",
    "\n",
    "欢迎来到“商务数据采集与分析”课程！在这个数据驱动的时代，数据已成为企业决策的核心。本课程旨在帮助你掌握在商业环境中有效收集、处理和分析数据的技能，从而支持企业的决策过程。\n",
    "\n",
    "在接下来的16周里，我们将一起探索数据科学的世界，学习如何从海量数据中提取有价值的信息，并将这些信息转化为实际的商业洞察。无论你是想要提升自己的数据分析能力，还是希望在未来的职业生涯中在数据驱动的决策中发挥更大作用，这门课程都将为你提供坚实的基础。\n",
    "\n",
    "### 2. 课程目标\n",
    "\n",
    "通过本课程的学习，你将能够：\n",
    "\n",
    "a) **理解商务数据的价值**：\n",
    "\n",
    "   - 认识数据在现代商业中的核心作用。\n",
    "   - 了解企业如何利用数据优化运营、提高效率。\n",
    "   - 学会识别数据可能带来的新市场机会。\n",
    "\n",
    "b) **掌握数据采集与分析的基本方法**：\n",
    "\n",
    "   - 学习多种数据采集技术，包括手动和自动化方法。\n",
    "   - 掌握数据清洗和预处理的技巧，为分析做好准备。\n",
    "   - 运用各种数据分析方法，从描述性统计到预测性分析。\n",
    "\n",
    "c) **应用Python进行数据处理和分析**：\n",
    "\n",
    "   - 学习Python编程基础，特别是在数据分析中的应用。\n",
    "   - 掌握重要的Python库，如pandas、NumPy、Matplotlib等。\n",
    "   - 使用Python实现从数据采集到可视化的完整工作流程。\n",
    "\n",
    "d) **培养数据驱动决策的思维**：\n",
    "\n",
    "   - 学会将数据分析结果转化为可操作的商业洞察。\n",
    "   - 理解数据驱动决策在现代企业中的重要性。\n",
    "   - 培养批判性思考，学会质疑和验证数据分析结果。\n",
    "\n",
    "e) **获得实际项目经验**：\n",
    "\n",
    "   - 通过真实的商业案例学习数据分析。\n",
    "   - 参与数据驱动的决策模拟。\n",
    "   - 完成期末项目，展示你的学习成果。\n",
    "\n",
    "### 3. 课程结构\n",
    "\n",
    "本课程总共32课时，分为以下几个主要模块：\n",
    "\n",
    "1. **课程介绍与Python基础**（2课时）\n",
    "   - 课程概述和目标\n",
    "   - Python编程基础回顾\n",
    "\n",
    "2. **数据采集**（6课时）\n",
    "   - 数据源的识别和选择\n",
    "   - 手动数据采集方法\n",
    "   - 自动化数据采集工具（如网络爬虫）\n",
    "   - 数据采集伦理和法律问题\n",
    "\n",
    "3. **数据处理与分析**（6课时）\n",
    "   - 数据清洗和预处理\n",
    "   - 探索性数据分析（EDA）\n",
    "   - 统计分析基础\n",
    "   - 机器学习导论\n",
    "   - 使用Python进行数据分析\n",
    "\n",
    "4. **数据可视化与报告**（6课时）\n",
    "   - 数据可视化原理\n",
    "   - 使用Matplotlib和Seaborn创建图表\n",
    "   - 数据故事讲述技巧\n",
    "   - 创建有效的数据分析报告\n",
    "\n",
    "5. **应用实践**（12课时）\n",
    "   - 商业案例研究\n",
    "   - 数据驱动决策模拟\n",
    "   - 期末项目讨论和指导\n",
    "\n",
    "### 4. 为什么学习这门课程？\n",
    "\n",
    "在当今的商业环境中，数据驱动决策（Data-Driven Decision Making, DDDM）已成为企业保持竞争力的关键。以下是几个实际的案例：\n",
    "\n",
    "a) **字节跳动（ByteDance）**：字节跳动通过其算法驱动的推荐引擎实现了前所未有的用户粘性。无论是今日头条还是抖音，他们利用用户的浏览行为和兴趣数据，个性化推荐内容，从而大大提升了用户参与度和广告点击率。\n",
    "\n",
    "b) **亚马逊**：利用数据分析优化物流和库存管理系统。通过预测商品在特定地区的销售情况，提前将商品运送到当地仓库。此外，他们的个性化推荐系统基于海量用户数据，能精准地向客户推荐可能感兴趣的商品。\n",
    "\n",
    "c) **京东**：京东通过大数据分析优化供应链管理。通过分析用户的购买历史、浏览记录以及市场趋势，京东能够预测用户需求，提前备货，并优化配送路径，从而提高物流效率，减少库存成本。\n",
    "\n",
    "d) **小红书（Xiaohongshu）**：作为一个社交电商平台，小红书利用用户生成内容和数据分析来提升购物体验。通过分析用户的购买行为、评论和兴趣，小红书为用户提供个性化的商品推荐和营销策略，帮助品牌更好地触达目标受众。\n",
    "\n",
    "e) **星巴克（Starbucks）**：星巴克使用其忠诚度计划中的用户数据来优化营销活动和产品开发。他们通过分析购买数据来预测季节性趋势，推出限时饮品，并根据用户偏好推出个性化优惠券，从而提升客户满意度和回购率。\n",
    "\n",
    "f) **Netflix**：利用用户观影数据开发精准的推荐算法。这不仅提升了用户体验，还显著增加了订阅率。通过向用户推荐符合其兴趣的内容，Netflix在激烈的流媒体市场中保持了领先地位。\n",
    "\n",
    "这些案例展示了数据分析在现代商业中的巨大潜力。通过学习本课程，你将掌握类似的数据分析技能，为你的职业发展打开新的机会之门。\n",
    "\n",
    "### 5. 课程特色\n",
    "\n",
    "a) **理论与实践相结合**：每个概念都配有实际的编程练习和案例研究。\n",
    "\n",
    "b) **循序渐进**：从基础的Python编程开始，逐步过渡到复杂的数据分析技术。\n",
    "\n",
    "c) **真实世界的应用**：使用真实的商业数据集，解决实际的商业问题。\n",
    "\n",
    "d) **互动学习**：鼓励小组讨论和项目合作，培养团队协作能力。\n",
    "\n",
    "e) **灵活性**：课程设计考虑到学生可能有不同的背景，提供额外的资源以满足不同学习需求。\n",
    "\n",
    "### 6. 学习建议\n",
    "\n",
    "a) **保持好奇心**：数据科学是一个快速发展的领域，保持对新知识的渴求很重要。\n",
    "\n",
    "b) **多动手实践**：编程和数据分析是实践性很强的技能，多做练习是掌握这些技能的关键。\n",
    "\n",
    "c) **参与讨论**：与同学讨论问题，分享见解，可以加深理解并开阔思路。\n",
    "\n",
    "d) **关注实际应用**：始终思考所学知识如何应用到实际商业问题中。\n",
    "\n",
    "e) **建立学习小组**：与同学组成学习小组，互相督促和帮助。\n",
    "\n",
    "### 7. 常见商务数据存储格式\n",
    "\n",
    "在商务数据分析中，数据的存储格式至关重要。以下是一些常见的商务数据存储格式：\n",
    "\n",
    "- **CSV（Comma-Separated Values）**：最常见的数据存储格式之一，广泛用于数据交换和存储，尤其适用于表格数据。\n",
    "- **JSON（JavaScript Object Notation）**：一种轻量级的数据交换格式，常用于Web应用程序的数据传输和存储，易于人类阅读和编写，也易于机器解析和生成。\n",
    "- **XML（Extensible Markup Language）**：一种标记语言，广泛应用于配置文件、Web服务数据交换等场景，尽管逐渐被JSON取代，但在某些领域仍有使用。\n",
    "- **SQL数据库**：用于存储结构化数据，支持复杂查询。常见的有MySQL、PostgreSQL、SQLite等。\n",
    "- **NoSQL数据库**：适用于非结构化和半结构化数据存储，常见的有MongoDB、Cassandra等，特别适合大数据分析。\n",
    "- **Excel文件（.xls, .xlsx）**：广泛用于财务数据、统计分析等场景，支持多种数据格式和公式计算。\n",
    "- **Parquet和Avro**：专为大数据处理而设计的列式存储格式，广泛应用于Hadoop和Spark等大数据处理框架中。\n",
    "\n",
    "掌握这些格式的使用和转换，是开展高效数据分析的基础。\n",
    "\n",
    "### 8. 考核形式\n",
    "\n",
    "本课程采用考查方式，采用开卷考试形式进行。\n",
    "\n",
    "**成绩构成**：\n",
    "\n",
    "- **平时成绩**（占40%）：包括学生出勤情况、课堂表现、实训作业和章节测试。\n",
    "  - **出勤成绩**：具体标准如下：\n",
    "    - 旷课一次扣2分；\n",
    "    - 请假缺课一次扣0.5分；\n",
    "    - 迟到或早退一次扣1分；\n",
    "    - 旷课超过总课次的1/3以上者，此项为零分。\n",
    "  - **平时表现成绩**：基本分为80分，表现优异者可累计加分至100分，表现欠佳者累计减分至0分。\n",
    "    - 扣分项目：\n",
    "      - 上课玩游戏一次扣15分\n",
    "\n",
    "（五次以上者取消本课程考核资格）；\n",
    "      - 上课睡觉一次扣5分；\n",
    "      - 影响课堂秩序的行为如说话干扰老师上课等一次扣5分。\n",
    "\n",
    "  - **实训作业成绩**：课堂实操记分项目每次以百分制打分，最后计算所有项目的平均分。\n",
    "  - **章节测试成绩**：覆盖重要章节内容，以在线测试的方式进行。\n",
    "\n",
    "- **期末成绩**（占60%）：期末综合性考试，内容涵盖课程所有主要模块，包括理论知识和实践能力。\n",
    "\n",
    "### 9. 课程作业\n",
    "\n",
    "在本课程中，作业是帮助你巩固所学知识、发展实践技能的重要组成部分。以下是一些典型的作业示例：\n",
    "\n",
    "1. **Python基础练习**：完成一系列Python编程题，巩固语言基础。\n",
    "2. **数据采集实践**：使用网络爬虫从指定网站采集数据。\n",
    "3. **数据清洗与预处理**：对给定的\"脏数据\"进行清洗和转换。\n",
    "4. **探索性数据分析**：对提供的数据集进行EDA，并提交分析报告。\n",
    "5. **统计分析**：运用统计方法分析实际数据集，并解释结果。\n",
    "6. **机器学习模型构建**：使用scikit-learn库构建并评估机器学习模型。\n",
    "7. **数据可视化**：使用Matplotlib和Seaborn对实际数据集进行可视化，生成多种类型的图表。\n",
    "8. **综合数据分析报告**：选择一个实际的商业问题，收集相关数据，进行分析，并撰写完整的分析报告。\n",
    "\n",
    "### 10. 所需工具和资源\n",
    "\n",
    "- Python 3.x（建议使用Anaconda发行版）\n",
    "- Jupyter Notebook\n",
    "- 相关Python库：pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn等\n",
    "- 推荐的参考书目和在线资源（将在课程网站上提供）\n",
    "\n",
    "### 11. 持续改进\n",
    "\n",
    "本课程致力于不断提升教学质量和学生学习体验。我们将通过以下方式持续改进课程：\n",
    "\n",
    "1. **学生反馈**：定期收集学生对课程内容、教学方法、作业设计等方面的反馈。\n",
    "2. **教学督导评价**：邀请教学督导参与课程评估，提供专业建议。\n",
    "3. **成绩分析**：通过分析学生在不同模块的表现，识别需要加强的教学环节。\n",
    "4. **行业需求更新**：密切关注数据科学领域的最新发展和行业需求，及时更新课程内容。\n",
    "5. **教学方法创新**：尝试新的教学方法和工具，提高课堂参与度和学习效果。\n",
    "6. **案例更新**：定期更新课程中使用的商业案例，确保其与当前商业环境相关。\n",
    "\n",
    "我们鼓励学生积极提供反馈，帮助我们不断完善课程。你的意见对于提升课程质量至关重要。\n",
    "\n",
    "### 12. 结语\n",
    "\n",
    "数据科学是21世纪的一项关键技能。通过本课程，你将踏上成为数据驱动决策专家的旅程。记住，数据分析不仅仅是一种技术，更是一种思维方式。它教会我们如何提出正确的问题，如何客观地看待问题，以及如何用数据支持我们的决策。\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "de1c4d6a3c8459b1",
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-09-02T13:35:19.811858Z",
     "start_time": "2024-09-02T13:35:19.809392Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.12.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}
